天绘一号卫星遥感影像云雪检测的ResNet与DeepLabV3+综合法

摘要：

云和雪的检测是卫星遥感影像处理过程中的一部分,也是对其进行后续分析和解译等应用的关键步骤.本文提出了结合ResNet和DeepLabV3+的全卷积神经网络云雪检测方法.采用ResNet50骨干网络,根据云和雪在天绘一号遥感影像上的特点优化DeepLabV3+网络模型,并采用ELU激活函数、Adam梯度下降法以及Focal Loss损失函数来加快收敛速度、提高分割精度.通过天绘一号卫星云雪影像数据集对网络进行训练并测试,试验结果表明,本文方法与传统Ot su法相比,稳健性更强,在检测精度上优于FCN-8s与DeepLabV3+,速度上优于DeepLabV3+,能推广用于不同来源的遥感影像,具有较好的应用前景.

关键词：卫星影像、云雪检测、天绘一号、ResNet、DeepLabV3+

所属期刊栏目：49

分类号：P237;TP751(摄影测量学与测绘遥感)

在线出版日期：2020-11-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：1343-1353